JP2000138952A

JP2000138952A - 解像力測定装置、方法及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体

Info

Publication number: JP2000138952A
Application number: JP31132998A
Authority: JP
Inventors: Makoto Nokita; 真野北
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1998-10-30
Filing date: 1998-10-30
Publication date: 2000-05-16

Abstract

(57)【要約】【課題】解像力チャートを用いて画像の解像力を自動
的に測定する。【解決手段】解像力チャート画像をそのヒストグラム
又はピクセル値の閾値に対する判別により各空間周波数
部分に分解する正規化部分空間周波数分解手段２１０及
び空間周波数分解手段２３０と、隣画素とのピクセル値
の違いを判別することにより上記分解された各空間周波
数部分からコントラストを導出する正規化部分コントラ
スト解析手段２２０及びコントラスト解析手段２４０
と、上記コントラストからＳＷＲＦを導出するＳＷＲＦ
導出手段２５０と、導出されたＳＷＲＦからＭＴＦを導
出し、劣化関数を求めて画像処理パラメータを取得する
画像処理パラメータ抽出手段２６０とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像の解像力を自
動測定する解像力測定装置、方法及びそれらに用いられ
るコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関し、特に矩
形波チャートを撮影した画像に基づいて解像力を自動測
定する場合に用いて好適なものである。

【０００２】

【従来の技術】近年のデジタル技術の進歩によりＸ線画
像をデジタル画像信号に変換し、このデジタル画像信号
を画像処理した後、ＣＲＴ等に表示、あるいはプリント
する装置の開発が行われている。

【０００３】このような装置の物理的な評価指標の１つ
としての画像の解像力を測定するために、矩形波状のチ
ャートを撮影し、その矩形波信号のレスポンスを測定す
る方法が行われている。これは、ＳＷＲＦ（Ｓｑｕａｒ
ｅＷａｖｅＲｅｓｐｏｎｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎ）
といい、矩形波の各空間周波数のコントラストを測定す
ることによって得られる。つまりＳＷＲＦは、矩形波信
号のＸ線量に比例したレスポンスを表わしている。従っ
て、画像の解像力はＳＷＲＦによって評価できる。

【０００４】ＳＷＲＦの測定は次のように行われる。ま
ず、ＳＷＲＦのための空間周波数の正規化部分に対応す
る凸の値Ｈ０、凹の値Ｌ０を求め、そのコントラストＣ
０＝（Ｈ０−Ｌ０）／（Ｈ０＋Ｌ０）を求める。次に、
各空間周波数の凸の値Ｈｉ，凹の値Ｌｉを求め、Ｃｉ＝
（Ｈｉ−Ｌｉ）／（Ｈｉ＋Ｌｉ）を求める。このときＣ
ｉ／Ｃ０は、各空間周波数のＳＷＲＦを表わす。

【０００５】この矩形波チャートを用いた解像力測定
は、スリットチャートのように光源に対するアライメン
トはあまり必要でなく、簡単に画像データを得ることが
できる。しかし、従来のフィルム／スクリーン系では、
銀塩フィルムに撮影されたチャートの濃度をデンシトメ
ータでデジタル化し、さらに銀塩フィルムの特性曲線で
相対Ｘ線量に変換して矩形波信号のレスポンスを測定し
ていた。その際、上記Ｈ０，Ｌ０やＨｉ，Ｌｉの値は人
為的にサンプリングされていた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】フィルム／スクリーン
系においては、人為的に解析データを作成し、解析する
ので、測定結果導出までに時間がかかるという問題があ
った。そのため、装置の物理的な性質について、測定の
面倒さは物理的な評価指標の認識の欠如につながるとい
う問題があった。また、色々な撮影方法の違いによる画
像の解像力の違いをすぐに確認することが困難であると
いう問題があった。さらに、例えばＸ線診断画像の場合
には拡大撮影法でＸ線管球の焦点の大きさによる幾何学
的ボケの評価もすぐには判別できないので、デジタル画
像でその幾何学的ボケを画像処理により自動的に補正す
ることができないという問題があった。

【０００７】本発明は、上記の問題を解決するために成
されたもので、画像の解像力を自動的に測定できるよう
にすることを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明による解像力測定装置においては、解像力
チャート画像を画像のヒストグラム又はピクセル値の閾
値に対する判別により各空間周波数部分に分解する分解
手段と、上記分解された各空間周波数部分から隣画素と
のピクセル値の違いを判別することによりコントラスト
を導出する解析手段と、上記導出されたコントラストか
らＳＷＲＦを導出するＳＷＲＦ導出手段とを設けてい
る。

【０００９】また、本発明による解像力測定方法におい
ては、解像力チャート画像を画像のヒストグラム又はピ
クセル値の閾値に対する判別により各空間周波数部分に
分解する分解手順と、上記分解された各空間周波数部分
から隣画素とのピクセル値の違いを判別することにより
コントラストを導出する解析手順と、上記導出されたコ
ントラストからＳＷＲＦを導出するＳＷＲＦ導出手順と
を設けている。

【００１０】また、本発明による記憶媒体においては、
解像力チャート画像を画像のヒストグラム又はピクセル
値の閾値に対する判別により各空間周波数部分に分解す
る分解処理と、上記分解された各空間周波数部分から隣
画素とのピクセル値の違いを判別することによりコント
ラストを導出する解析処理と、上記導出されたコントラ
ストからＳＷＲＦを導出するＳＷＲＦ導出処理とを実行
するためのプログラムを記憶している。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
と共に説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態に
よる解像力自動測定装置の構成を示すブロック図であ
る。図１において、Ｘ線管１１０から解像力チャート１
２０ヘＸ線が照射され、解像力チャート１２０のＸ線像
がＸ線撮像装置１３０へ入射する。解像力チャート１２
０のＸ線像はＡ／Ｄ変換部１４０でデジタル画像として
取得される。取得された解像力チャートのデジタル画像
は、撮影操作部１３１により解像力チャートの撮影が選
択されている場合に、チャート画像解析部１５０と画像
処理部１７０とに入力される。

【００１２】解像力チャートのデジタル画像は、解像力
チャートとＸ線の素抜けの部分から構成されているの
で、チャート画像解析部１５０で解像力チャートを抽出
する。データ処理部１６０では、抽出された解像力チャ
ートより装置のレスポンスを表わすコントラストを解析
し、ＳＷＲＦを出力する。データ処理部１６０からの測
定結果と画像処理部１７０からの解像力チャートのデジ
タル画像を表示装置１８０に表示する。

【００１３】図２は、図１のデータ処理部１６０での処
理の流れを示している。データ処理部１６０は、正規化
部分空間周波数分解手段２１０及び正規化部分コントラ
スト解析手段２２０と、空間周波数分解手段２３０及び
コントラスト解析手段２４０とに分かれて処理される。

【００１４】正規化部分空間周波数分解手段２１０、空
間周波数分解手段２３０では、チャート画像解析部１５
０より抽出された解像力チャートのレスポンスを各空間
周波数部分に分解する。次に、正規化部分コントラスト
解析手段２２０、コントラスト解析手段２４０で、各空
間周波数に分解されたレスポンスからコントラストを求
め、ＳＷＲＦ導出手段２４０でＳＷＲＦを導出する。導
出されたＳＷＲＦデータは、１８０の表示装置に出力さ
れると共に、画像処理パラメータ抽出手段２６０に入力
される。

【００１５】以下、他の図も参照しながら図２に沿って
データ処理部１６０の処理を説明する。図３は、図１の
チャート画像解析部１５０より抽出された解像力チャー
トの図である。この抽出された解像力チャートの画像
は、例えば画像の２値化等の方法で抽出された画像であ
る。この抽出画像が正規化部分空間周波数分解手段２１
０、空間周波数分解手段２３０へ入力される。通常、解
像力チャートは図３に示すように、空間周波数の正規化
部分とその他の段階的に変わる高空間周波数部分とから
構成されている。

【００１６】正規化部分空間周波数分解手段２１０と空
間周波数分解手段２３０は、それぞれ図３に示す解像力
チャートの空間周波数の正規化部分とその他の高空間周
波数部分とを識別することを目的とする。

【００１７】以下、正規化部分空間周波数分解手段２１
０について説明する。図３の解像力チャートのヒストグ
ラムをとると図４のようになる。このヒストグラムにお
いて、Ｈ１は図３の解像力チャートの遮光（または遮
蔽）された低信号部分を示し、Ｈ２は図３の空間周波数
の正規化部分の高信号部分を示す。このヒストグラムの
ヒストグラム解析より、Ｈ１，Ｈ２の頂点のピクセル値
Ｐ１，Ｐ２を求める。

【００１８】撮影時に解像力チャートは、図１のＸ線撮
像装置１３０に対して、通常、主走査方向と副走査方向
にそれぞれ略平行になるように設定される。解像力チャ
ートの設定に従って、図３のように主走査方向又は副走
査方向に線分Ｌ１をとる。こ線分Ｌ１は、抽出された解
像力チャートの幅のほぼ中点を通るように決められる。

【００１９】次に、抽出された解像力チャートのデジタ
ル画像におけるＬ１に沿った配列のピクセル値を、空間
周波数の正規化部分の方から順にプロットすると図５の
ようになる。上記で求めたピクセル値Ｐ１，Ｐ２に対応
するのが図５のＱ１，Ｑ２である。

【００２０】図５より判るように、解像力チャートの矩
形波の空間周波数が高くなるにつれて、矩形波のレスポ
ンスは（Ｑ１＋Ｑ２）／２に近づいていく。従って、各
空間周波数部分の識別には、Ｋ（０＜Ｋ＜１）をある定
数としてＫ×Ｑ１＋（１−Ｋ）×Ｑ２を閾値として、図
５の配列のピクセル値を２値化するのが有効である。

【００２１】図６は、Ｋ＝０．５のときの図５の配列の
ピクセル値を２値化した配列をプロットしたものであ
る。まず、空間周波数の正規化部分に対応する部分は、
図６の配列で１が最も連続する部分と、そのすぐ次に０
が連続で続く部分である。これで図６の配列上で解像力
チャートの空間周波数の正規化部分の識別ができたこと
になる。

【００２２】正規化部分空間周波数分解手段２１０から
の図６の配列の識別情報が、正規化部分コントラスト解
析手段２２０への入力となる。正規化部分コントラスト
解析手段２２０は、解像力チャートの空間周波数正規化
部分のコントラストを求めることを目的とする。

【００２３】以下、正規化部分コントラスト解析手段２
２０について説明する。図６の配列の識別情報より、今
空間周波数の正規化部分に対応する部分の一部から、図
５のＨ０，Ｌ０に対応する平均値が求められる。これよ
り目的の、空間周波数の正規化部分のコントラストＣ０
＝（Ｈ０−Ｌ０）／（Ｈ０＋Ｌ０）が求められる。この
Ｈ０，Ｌ０は、空間周波数分解手段２３０への入力とな
る。また、正規化部分空間周波数分解手段２１０で、図
４のヒストグラムより求めたＨ１，Ｈ２の頂点のピクセ
ル値Ｐ１，Ｐ２も空間周波数分解手段２３０への入力と
なる。

【００２４】空間周波数分解手段２３０は、解像力チャ
ートの正規化部分以外の各空間周波数部分を識別するこ
とを目的とする。

【００２５】次に、空間周波数分解手段２３０について
説明する。空間周波数正規化部分以外の空間周波数部分
の識別には、図４のヒストグラムより求めたＨ１，Ｈ２
の頂点のピクセル値Ｐ１，Ｐ２を使って２値化した図６
の配列を用いてもよいが、正規化部分コントラスト解析
手段２２０で求めたＨ０，Ｌ０を使って、Ｋ（０＜Ｋ＜
１）をある定数としてＫ×Ｈ０＋（１−Ｋ）×Ｌ０を閾
値として、図５の配列を２値化した配列を用いた方がよ
り確実に識別できる。この２値化の配列も図６の配列と
ほぼ同様になるので、以下の説明も図６を用いることに
する。

【００２６】まず、図６の０，１の２値化の配列から、
０が連続する個数と１が連続する個数とその連続部分の
図６の配列上の位置とをセットにして求めておく。０が
連続する部分と１が連続する部分とは交互に現れてい
て、０が連続する個数からその前後の１が連続する個数
との差をとると、その差が大きい所が波形の空間周波数
が切り替わるところである。

【００２７】正規化部分空間周波数分解手段２１０よ
り、空間周波数正規化部分の範囲が判っているので、そ
の後に続く空間周波数部分は、上記で説明した空間周波
数の切り替わりで認識できる。各空間周波数部分は、以
下同様に認識できた空間周波数部分を利用して判別でき
る。各空間周波数部分を判別する場合に、図６のような
２値化配列を作るとき、その判別する空間周波数部分の
手前にある空間周波数部分の図５に示すような上下波形
のピクセル値を使って２値化した方が、より確実な識別
ができる。

【００２８】この各空間周波数部分の識別情報がコント
ラスト解析手段２４０への入力となる。このコントラス
ト解析手段２４０は、各空間周波数部分のコントラスト
を求めることを目的とする。

【００２９】次に、コントラスト解析手段２４０につい
て説明する。空間周波数分解手段２３０により、図６の
２値化配列上で各空間周波数部分ｉの範囲Ｗｉが判って
いるので、その範囲内で図６の２値化配列に見られるよ
うな上下する矩形波がいくつあるかが判る。今この数を
ｋｉとする。

【００３０】次に、図５の配列に対して、右隣のピクセ
ル値より小さいとき１、大きいとき０となる配列を作
る。この配列から判るように、正規化部分以外では１か
ら０に切り替わる位置では、図５の波形の凸の頂点に対
応し、０から１に切り替わる位置では、図５の波形の凹
の頂点に対応している。

【００３１】ある空間周波数の部分でこの凸がｋｉ個存
在すれば、このそれぞれの頂点に対応する図５のピクセ
ル値Ｐ凸と、その隣の凹の頂点に当たるピクセル値Ｐ凹
を得ることで、２ｋｉ−２個のコントラスト（Ｐ凸一Ｐ
凹）／（Ｐ凸十Ｐ凹）を得ることができる。

【００３２】上記２ｋｉ−２個のコントラストを平均す
るか、又はその中の最大値をとることにより、その空間
周波数部分に対応するコントラストＣｉが得られる。解
像力チャートの空間周波数が予め判っている場合は、そ
の値を利用すればよいが、解像力チャートを拡大して撮
影した場合等は、上記のＰ凸、Ｐ凹の図５の配列上の位
置とサンプリングピッチから、解像力チャートの空間周
波数が得られる。

【００３３】正規化部分コントラスト解析手段２２０、
コントラスト解析手段２４０から得られた各空間周波数
のコントラストは、ＳＷＲＦ導出手段２５０に入力され
る。このＳＷＲＦ導出手段２５０は、ＳＷＲＦを導出す
ることを目的とする。

【００３４】以下、ＳＷＲＦ導出手段２５０について説
明する。正規化部分のコントラストＣ０と各空間周波数
Ｃｉの比Ｃｉ／ＣＯより、各空間周波数のＳＷＲＦが得
られる。図７は各空間周波数でのＳＷＲＦを表わしてい
る。

【００３５】さらに、空間周波数分解手段２３０からコ
ントラスト解析手段２４０までの処理を、図３の線分Ｌ
１上の配列だけでなく、数本のラインに沿った線分で行
い、各空間周波数部分で得られたＰ凸、Ｐ凹をそれぞれ
線分間で比較して、Ｐ凸の場合は、その線分間での最大
値を求め、Ｐ凹の場合は、その線分間での最小値を求め
て、２ｋ−２個のコントラスト（Ｐ凸一Ｐ凹）／（Ｐ凸
十Ｐ凹）の平均値を求めてもよい。

【００３６】上記方法で求められたＳＷＲＦは、Ｐｒｅ
ｓａｍｐｌｉｎｇＭＴＦ（参考資料１：Ｍｅｄ．Ｐｈｙ
ｓ．，１１（３），２７８−２９５，（１９８４）。参
考資料２：畑川他、矩形波チャートを用いたディジタル
系のＭＴＦ測定の検討、日本放射線技術学会雑誌第５３
巻第１１号）と同様にサンプリングピッチによる影響を
取り除いたＰｒｅｓａｍｐ１ｉｎｇＳＷＲＦを表わす。

【００３７】図８の折れ線で結んだグラフは、図５のあ
る空間周波数部分Ｗｉを抜き出したグラフである。折れ
線で結んでないグラフは、図５の解像力チャートをさら
に解像力チャートの空間周波数よりも細かくサンプリン
グしたグラフである。

【００３８】上記２つのグラフを比べると、折れ線で結
んだグラフから最大値のコントラスト（Ｐ凸一Ｐ凹）／
（Ｐ凸十Ｐ凹）を求めることは、データのサンプリング
ピッチによる影響を取り除く効果がある。さらに、最大
値のコントラストでその空間周波数部分Ｗｉ内の図３の
数本のラインで平均をとることは、コントラストのノイ
ズによる影響を取り除く効果がある。

【００３９】次に、画像処理パラメータ抽出手段２６０
において、上記のようにして得られたＳＷＲＦ（Ｐｒｅ
ｓａｍｐ１ｉｎｇＳＷＲＦも含む）のデータを使って解
像力の劣化を復元する画像処理のためのパラメータを取
得する方法について説明する。よく知られているよう
に、画像の劣化関数をｈ（ｘ，ｙ）とし、劣化画像をｇ
（ｘ，ｙ）、原画像をｆ（ｘ，ｙ）、ノイズ成分をｎ
（ｘ，ｙ）とすると、これらには次の関係がある。ｇ（ｘ，ｙ）＝∬ｈ（ｘ−ｘ′，ｙ−ｙ′）ｆ（ｘ′，
ｙ′）ｄｘ′ｄｙ′＋ｎ（ｘ，ｙ）

【００４０】ｈ（ｘ，ｙ）に関して、ｈ_x（ｘ）×ｈ_y
（ｙ）（ここで、∫ｈ_x（ｘ）ｄｘ＝∫ｈ_y（ｙ）ｄｙ
＝１）と近似できるとすると、ｈ（ｘ，ｙ）のｈ（ｘ）
とｈ（ｙ）は、それぞれＳＷＲＦ導出手段２５０から得
られた主走査方向、副走査右向のＳＷＲＦより求めるこ
とができる。ここでｈ_x（ｘ）とｈ_y（ｙ）はＬＳＦ
（ＬｉｎｅＳｐｒｅａｄＦｕｎｃｔｉｏｎ）を表わ
している。

【００４１】ｈ（ｘ，ｙ）が求まれば、劣化画像ｇ
（ｘ，ｙ）から原画像ｆ（ｘ，γ）を復元することがで
きる（高木、鳥脇、田村編「画像処理アルゴリズムの最
新動向」：新技術コミュニケーションズ）。

【００４２】また、ｈ_r（√（ｘ²＋ｙ²））＝ｈ
_r（ｒ）、つまり劣化関数が等方的な場合は主走査方
向、副走査方向のどちらかのＳＷＲＦよりｈ（ｘ，ｙ）
を求め、劣化画像ｇ（ｘ，ｙ）から原画像ｆ（ｘ，ｙ）
を復元することができる。

【００４３】劣化画像ｇ（ｘ，ｙ）から原画像ｆ（ｘ，
ｙ）を復元する方法として、例えば、劣化画像ｇ（ｘ，
ｙ）から原画像ｆ（ｘ，ｙ）への復元フィルタで、ｈ
（ｘ，ｙ）の具体的な形を使ったものとして、ウィナー
フィルタ等がある。

【００４４】次に、ＳＷＲＦのデータよりｈ（ｘ，ｙ）
＝ｈ_x（ｘ）×ｈ_y（ｙ）（ここで、ｈ（ｘ，ｙ）＝ｈ
_r（ｒ）の場合も含む）を求める方法を述べる。まず、
ｈ_x（ｘ），ｈ_y（ｙ）を、それぞれ次の関数モデルで
表わす。

【００４５】

【数３】

【００４６】ここで、Ｎは１以上の整数で、Ｒ_k，Ｃ_k
はフィッティングパラメータである。また、

【００４７】

【数４】

【００４８】という条件を満たすものとすると、ＭＴＦ
（ＭｏｄｕｒａｔｉｏｎＴｒａｎｓｆｅｒＦｕｎｃ
ｔｉｏｎ）は、次式で表わされる。

【００４９】

【数５】

【００５０】ここでＦ（ω、Ｃ_k）は、ｆ（ｘ，Ｃ_k）
のフーリエ変換を表わし、次式で表わされる。

【００５１】

【数６】

【００５２】ただし、ωは空間周波数である。

【００５３】一方、図７に示すＳＷＲＦ（ω）は、ＭＴ
Ｆ（ω）により次のように表わされる。

【００５４】

【数７】

【００５５】即ち、式によって、式を通じて図７に
示すＳＷＲＦ（ω）をＲ_k，Ｃ_kのパラメータを使っ
て、パラメータフィツテインクさせることができる。モ
デル関数のパラメータフィッティングの方法としては、
Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法等がある。

【００５６】パラメータフィッティングよりＲ_k，Ｃ_k
（ｋ＝１〜Ｎ）が求まれば、式の劣化関数より劣化関
数ｈ（ｘ，ｙ）＝ｈ_x（ｘ）×ｈ_y（ｙ）を求めること
ができる。この劣化関数の結果は画像処理部１７０に画
像処理のためのパラメータとして入力される。

【００５７】式を実際に使用する場合は、ＭＴＦ
（ω）の空間周波数成分の非常に高いときの値は、ＳＷ
ＲＦ（ω）にあまり影響を与えないので、式の最初の
数項を使用する。

【００５８】以下、式の近似関数の具体例について説
明する。式は、次の条件を満たしている。

【００５９】

【数８】

【００６０】式はＬＳＦのフーリエ変換より導出され
るＭＴＦが０空間周波数で１になるという性質を表わし
ている。さらに、このモデルでは、ｆ（ｘ，Ｃ_k）→δ（ｘ）；Ｃ_k→０のとき・・・・・（δ（ｘ）はデルタ関数である。）または、ｆ（ｘ，Ｃ_k）→０；Ｃ_k≠０かつｘ→±∞のとき・・・・・’ という性質をもつｆ（ｘ，Ｃ_k）がかなり有効である。
具体的なｆ（ｘ，Ｃ_k）の例として次の表６に示すもの
がある。

【００６１】

【表６】

【００６２】ここで、ｒｅｃｔ（ｘ，Ｃ_k）は、−Ｃ_k
／２≦ｘ≦Ｃ_k／２のとき１／Ｃ_k、それ以外で０にな
る関数の場合、Ｆ（ω、Ｃ_k）のＭはＭ＝１である。

【００６３】また、−Ｃ_k≦ｘ≦Ｃ_kのとき１／Ｃ_k−
｜ｘ｜／Ｃ_k ²、それ以外で０になる関数の場合、Ｆ
（ω、Ｃ_k）のＭはＭ＝２である。

【００６４】式でのｆ（ｘ，Ｃ_k）の使用に際して
は、表１の１〜４のｆ（ｘ，Ｃ_k）を別々に使うばかり
でなく、１〜４のｆ（ｘ，Ｃ_k）の組み合わせでもよ
い。

【００６５】次に、これらのモデル関数を使用する利点
を説明する。デジタル画像の場合、データのサンプリン
グピッチから、上記の解像力チャートより得られたＳＷ
ＲＦ（ω）のデータは、データ点数は少なく、またナイ
キスト以上の空間周波数のデータは持たない。このデー
タを多項式近似等でフィッティングする場合、式に現
れる高空間周波数成分の扱いが困難になってくる。

【００６６】しかし上記表１の関数を使ってパラメータ
フィッティングさせると、ＬＳＦのモデルを設定してる
ことになるので、式において高空間周波数成分の扱い
が容易になる。また、低空間周波数を補間処理等で点数
を増やし、パラメータフィッティングすることで、デジ
タル画像特有の高空間周波数成分のエリアシングの影響
も取り除くことができる。

【００６７】次に、第２の実施の形態について説明す
る。本実施の形態は、上記第１の実施形態における画像
処理パラメータ抽出手段２６０において、式の関数ｆ
（ｘ，Ｃ_k）のいくつかを、関数ｆ（ｘ，Ｃ_k）のＭ−
１個の重畳積分で表わしたものである。このとき、第１
の実施形態の式で、Ｍ−１個の重畳積分で表わした関
数は、Ｆ（ω、Ｃ_k）のＭ個の積に置き換わる。

【００６８】例えば、Ｍ＝３のとき式の変更した関数
ｆ（ｘ，Ｃ_k）の具体的な形は、以下の式のようにな
る。ここで積分区間は−∞から∞までである。 ∬ｆ（Ｘ，Ｃ₁）ｆ（Ｘ−Ｙ，Ｃ₂）ｆ（Ｙ−ｘ，Ｃ₃）ｄＸｄＹ・・・

【００６９】このとき式に対応するＦ（ω、Ｃ_k）は
具体的には以下の式のようになる。

【００７０】

【数９】

【００７１】次に、第３の実施の形態について説明す
る。本実施の形態は、第１、第２の実施の形態におい
て、入力画像が矩形波チャートの画像ではなく、スリッ
トチャートの画像を用いた場合である。この場合、スリ
ットチャートの画像は、第１の実施の形態で説明したＬ
ＳＦに相当し、解像力測定は第１、第２どちらかの実施
の形態の式を用い、パラメータフィッティングされ
る。

【００７２】次に、本発明の他の実施の形態としての記
憶媒体について説明する。図１、図２の各ブロックから
成るシステムを、ＣＰＵ及びメモリを含むコンピュータ
システムで構成する場合、上記メモリは本発明による記
憶媒体を構成する。この記憶媒体には、前述した各実施
の形態の動作を制御するための処理手順を実行するため
のプログラムが記憶される。

【００７３】また、この記憶媒体としては、ＲＯＭ、Ｒ
ＡＭ等の半導体メモリ、光ディスク、光磁気ディスク、
磁気媒体等を用いてよく、これらをＣＤ−ＲＯＭ、フロ
ッピィディスク、磁気媒体、磁気カード、不揮発性メモ
リカード等に構成して用いてよい。

【００７４】従って、この記憶媒体を上記図１、図２に
示したシステムや装置以外の他のシステムや装置で用
い、そのシステムあるいはコンピュータがこの記憶媒体
に格納されたプログラムコードを読み出し、実行するこ
とによっても、前述した各実施の形態と同等の機能を実
現できると共に、同等の効果を得ることができ、本発明
の目的を達成することができる。

【００７５】また、コンピュータ上で稼働しているＯＳ
等が処理の一部又は全部を行う場合、あるいは、記憶媒
体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ
に挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続され
た拡張機能ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、
そのプログラムコードの指示に基づいて、上記拡張機能
ボードや拡張機能ユニットに備わるＣＰＵ等が処理の一
部又は全部を行う場合にも、各実施の形態と同等の機能
を実現できると共に、同等の効果を得ることができ、本
発明の目的を達成することができる。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項
１、７、１１記載の発明によれば、従来手間のかかって
いた撮影装置の解像力の自動測定が容易に行えるように
なり、撮影方法の違いによる解像力の測定が容易に行え
るという効果がある。

【００７７】例えば、撮像装置本体の解像力特性は大し
て変化しないが、画像の光源（放射線画像で言えば、Ｘ
線管球の焦点）の大きさが変化することによる幾何学的
解像力の劣化が懸念される。特に、拡大撮影法による解
像力の劣化は、拡大率を上げることに顕著に現れる。こ
の解像力の劣化は、放射線医療画像においては診断にか
なり悪影響を及ぼす。そこで、解像力の測定を即座に容
易に行えることにより、撮影方法の違いによる解像力の
違いの認識を容易にユーザに持たせることができる等の
効果がある。

【００７８】放射線医療画像に特に骨などの診断におい
て拡大撮影法は、撮影装置の解像度上げる点で有効であ
る。しかし、実際の医療の現場において実行するために
は、拡大撮影用のかなり小さな焦点を持つＸ線管が必要
なことと、Ｘ線管の焦点の大きさを補うために、Ｘ線管
と撮像装置との距離をある程度とることが必要である。

【００７９】小さな焦点をもつＸ線管は、Ｘ線出力の面
とＸ線管球の耐久性の面で胸部撮影等の通常撮影に不向
きであり、あまり多くの病院には設置されていない。ま
た、大部分の病院のＸ線室は、Ｘ線管と撮像装置の距離
を広くとることは通常不可能である。このため拡大撮影
法はあまり頻繁に行われていない。

【００８０】そこで、請求項２、８、１２記載の発明に
よれば、例えば拡大撮影による幾何学的解像力の劣化を
画像処理で改善し、拡大撮影を行うのに設備の面で適し
ていない病院においても拡大撮影ができ、画像の解像度
を上げることが可能になる等の効果がある。

【００８１】また、請求項３、９、１３記載の発明によ
れば、ＳＷＲＦ（ω）の導出に際して、式よりＭＴＦ
（ω）の高空間周波数成分の値が使われるが、劣化関数
のモデル関数によりＭＴＦ（ω）の高空間周波数成分の
フィッティングのための仮の値が存在するので、ＳＷＲ
Ｆ（ω）のより正確な近似曲線を導出することができる
等の効果がある。

【００８２】また、ＳＷＲＦ（ω）の低空間周波数の少
ないデータ点数に対し、ＳＷＲＦ（ω）の高空間周波数
まで滑らかな近似曲線を導出することができる等の効果
がある。

【００８３】また、請求項４、１０、１４記載の発明に
よれば、ＳＷＲＦ（ω）の近似曲線のパラメータフィッ
ティングを行う際に、表１記載の関数ｆ（ｘ，Ｃ_k）を
使用する場合、ｆ（ｘ，Ｃ_k）とそのフーリエ変換Ｆ
（ω、Ｃ_k）が初等関数の組み合わせによる連続関数と
して得られているので、式の連続関数によるパラメー
タフィッティングを可能にする等の効果がある。

【００８４】また、ＳＷＲＦ（ω）の近似曲線のパラメ
ータフィッティングによって決定したＲ_k，Ｃ_k（ｋ＝
１〜Ｎ）等のパラメータのみから、劣化関数の連続なモ
デル関数と連続なフーリエ変換が得られるので、画像処
理により、画像の解像力改善処理を行う際に扱いが容易
等の効果がある。

【００８５】さらに、劣化関数のモデル関数の面積が、
Ｒ_k，Ｃ_k（ｋ＝１〜Ｎ）等のパラメータの値に関わら
ず１になっていること、Ｃ_k（ｋ＝１〜Ｎ）等を０に近
づけたとき、劣化関数のモデル関数が理想的な点像（イ
ンパルスもしくはデルタ関数）に近づくことは、劣化関
数の物理的性質をよく表現している等の効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１、第２、第３の実施の形態による
解像力測定装置の構成を示すブロック図である。

【図２】第１、第２の実施の形態の処理手順を示すフロ
ーチャートである。

【図３】抽出された解像力チャートを示す構成図であ
る。

【図４】抽出された解像力チャートのヒストグラムを示
す特性図である。

【図５】抽出された解像力チャートの断面を示す特性図
である。

【図６】抽出された解像力チャートの断面を閾値により
２値化した特性図である。

【図７】ＳＷＲＦ（ω）を示す特性図である。

【図８】解像力チャートのコントラストのサンプリング
ピッチによる影響を示した特性図である。

【符号の説明】

１２０解像力チャート１３０Ｘ線撮像装置１３１撮影操作部１５０チャート画像解析部１６０データ処理部１７０画像処理部２１０正規化部分空間周波数分解手段２２０正規化部分コントラスト解析手段２３０空間周波数分解手段２４０コントラスト解析手段２５０ＳＷＲＦ導出手段２６０画像処理パラメータ抽出手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】解像力チャート画像を画像のヒストグラ
ム又はピクセル値の閾値に対する判別により各空間周波
数部分に分解する分解手段と、上記分解された各空間周波数部分から隣画素とのピクセ
ル値の違いを判別することによりコントラストを導出す
る解析手段と、上記導出されたコントラストからＳＷＲＦを導出するＳ
ＷＲＦ導出手段とを設けたことを特徴とする解像力測定
装置。
【請求項２】上記ＳＷＲＦ導出手段により導出された
ＳＷＲＦからＭＴＦを導出し、劣化関数を求めて画像処
理パラメータを取得する画像処理パラメータ抽出手段を
設けたことを特徴とする請求項１記載の解像力測定装
置。
【請求項３】上記画像処理パラメータ抽出手段は、上
記導出されたＳＷＲＦをパラメータフィッティングする
のに劣化関数のモデル関数を使ってパラメータフィッテ
ィングし、劣化関数を求めることを特徴とする請求項２
記載の解像力測定装置。
【請求項４】上記劣化関数のモデル関数に、表１に記
載した関数を使うことを特徴とする請求項３記載の解像
力測定装置。【表１】
【請求項５】上記分解手段は、正規化部分空間周波数
分解手段と空間周波数分解手段とからなることを特徴と
する請求項１記載の解像力測定装置。
【請求項６】上記解析手段は、正規化部分コントラス
ト解析手段とコントラスト解析手段とからなることを特
徴とする請求項１記載の解像力測定装置。
【請求項７】解像力チャート画像を画像のヒストグラ
ム又はピクセル値の閾値に対する判別により各空間周波
数部分に分解する分解手順と、上記分解された各空間周波数部分から隣画素とのピクセ
ル値の違いを判別することによりコントラストを導出す
る解析手順と、上記導出されたコントラストからＳＷＲＦを導出するＳ
ＷＲＦ導出手順を設けたことを特徴とする解像力測定方
法。
【請求項８】上記導出されたＳＷＲＦからＭＴＦを導
出し、劣化関数を求めて画像処理パラメータを取得する
画像処理パラメータ抽出手順を設けたことを特徴とする
請求項７記載の解像力測定方法。
【請求項９】上記画像処理パラメータ抽出手順は、上
記導出されたＳＷＲＦをパラメータフィッティングする
のに劣化関数のモデル関数を使ってパラメータフィッテ
ィングし、劣化関数を求めることを特徴とする請求項８
記載の解像力測定方法。
【請求項１０】上記劣化関数のモデル関数に、表２に
記載した関数を使うことを特徴とする請求項９記載の解
像力測定方法。【表２】
【請求項１１】解像力チャート画像を画像のヒストグ
ラム又はピクセル値の閾値に対する判別により各空間周
波数部分に分解する分解処理と、上記分解された各空間周波数部分から隣画素とのピクセ
ル値の違いを判別することによりコントラストを導出す
る解析処理と、上記導出されたコントラストからＳＷＲＦを導出するＳ
ＷＲＦ導出処理とを実行するためのプログラムを記憶し
たコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】上記導出されたＳＷＲＦからＭＴＦを
導出し、劣化関数を求めて画像処理パラメータを取得す
る画像処理パラメータ抽出処理を上記プログラムに設け
たことを特徴とする請求項１１記載のコンピュータ読み
取り可能な記憶媒体。
【請求項１３】上記画像処理パラメータ抽出処理は、
上記導出されたＳＷＲＦをパラメータフィッティングす
るのに劣化関数のモデル関数を使ってパラメータフィッ
ティングし、劣化関数を求めることを特徴とする請求項
１２記載のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１４】上記劣化関数のモデル関数に、表３に
記載した関数を使うことを特徴とする請求項１３記載の
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。【表３】
【請求項１５】ＭＴＦまたは劣化関数の導出におい
て、【数１】とｆ（ｘ，Ｃ_k）→０；Ｃ_k≠０かつｘ→±∞のときの
条件を満たすモデル関数の線形和を使用することを特徴
とする請求項３記載の解像力測定装置。
【請求項１６】上記モデル関数に表４に記載した関数
を使用することを特徴とする請求項３記載の解像力測定
装置。【表４】
【請求項１７】ＭＴＦまたは劣化関数の導出におい
て、【数２】とｆ（ｘ，Ｃ_k）→０；Ｃ_k≠０かつｘ→±∞のときの
条件を満たすモデル関数の線形和を使用することを特徴
とする請求項９記載の解像力測定方法。
【請求項１８】上記モデル関数に表５に記載した関数
を使用することを特徴とする請求項９記載の解像力測定
方法。【表５】